pythonn维数组
    在Python中，可以使用NumPy库来创建和操作n维数组。NumPy是一个用于数值计算的Python库，因此它的主要目标是提供快速、高效的数值运算。
    要使用NumPy创建n维数组，我们需要先安装这个库。可以使用以下命令在终端中安装：numpy库中出数组的唯一值
    pip install numpy
    安装完成后，我们可以使用以下代码创建简单的n维数组：
    import numpy as np
    a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
    b = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
    print(a)
    print(b)
    在这个例子中，我们使用numpy.array函数创建了一个2维数组a和一个3维数组b。可以使用.shape属性来查看数组的形状：
    print(a.shape)
    print(b.shape)
    输出结果为：
    (2, 2)
    (2, 2, 2)
    这说明a是一个2行2列的数组，b是一个由两个2行2列的数组组成的3维数组。
    除了使用numpy.array函数，我们还可以使用其他创建n维数组的函数。例如，我们可以使用s函数创建一个全为0的n维数组：
    c = np.zeros((2, 3, 4))
    print(c)
    输出结果为：
    [[[0. 0. 0. 0.]
    [0. 0. 0. 0.]
    [0. 0. 0. 0.]]
    [[0. 0. 0. 0.]
    [0. 0. 0. 0.]
    [0. 0. 0. 0.]]]
    这是一个由两个2行3列4层的数组组成的3维数组。注意，我们需要在函数中传递一个表示数组形状的元组。
    除了创建数组，NumPy还提供了各种操作n维数组的函数。例如，我们可以使用numpy.su
m函数计算数组中所有元素的和：
    print(np.sum(a))
    print(np.sum(b))
    输出结果为：
    10
    36
    这个函数可以接受一个axis参数，用于指定在哪个维度上计算。例如，我们可以对数组b在第一个维度上求和，得到一个2行2列的数组：
    print(np.sum(b, axis=0))
    输出结果为：
    [[ 6  8]
    [10 12]]
    这说明在第一个维度上，数组b的两个2行2列的数组被加起来，得到了一个2行2列的数组。
    总之，NumPy提供了强大的工具来创建和操作n维数组。在数据科学、机器学习等领域，n维数组是非常常见的数据结构，因此熟练掌握这些工具是非常重要的。

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